論文の概要: Graph-Aware Contrasting for Multivariate Time-Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05202v3
• Date: Wed, 10 Jan 2024 07:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:20:28.274470
• Title: Graph-Aware Contrasting for Multivariate Time-Series Classification
• Title（参考訳）: 多変量時系列分類のためのグラフ認識コントラスト
• Authors: Yucheng Wang, Yuecong Xu, Jianfei Yang, Min Wu, Xiaoli Li, Lihua Xie, Zhenghua Chen
• Abstract要約: 既存のコントラスト学習手法は主に、時間的拡張とコントラスト技術による時間的一貫性を達成することに焦点を当てている。 MTSデータ間の空間的整合性を考慮したグラフ認識コントラストを提案する。 提案手法は,様々なMSS分類タスクにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.84488941336865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Contrastive learning, as a self-supervised learning paradigm, becomes popular for Multivariate Time-Series (MTS) classification. It ensures the consistency across different views of unlabeled samples and then learns effective representations for these samples. Existing contrastive learning methods mainly focus on achieving temporal consistency with temporal augmentation and contrasting techniques, aiming to preserve temporal patterns against perturbations for MTS data. However, they overlook spatial consistency that requires the stability of individual sensors and their correlations. As MTS data typically originate from multiple sensors, ensuring spatial consistency becomes essential for the overall performance of contrastive learning on MTS data. Thus, we propose Graph-Aware Contrasting for spatial consistency across MTS data. Specifically, we propose graph augmentations including node and edge augmentations to preserve the stability of sensors and their correlations, followed by graph contrasting with both node- and graph-level contrasting to extract robust sensor- and global-level features. We further introduce multi-window temporal contrasting to ensure temporal consistency in the data for each sensor. Extensive experiments demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance on various MTS classification tasks. The code is available at https://github.com/Frank-Wang-oss/TS-GAC.
• Abstract（参考訳）: 自己指導型学習パラダイムとしてのコントラスト学習は,多変量時間系列(MTS)分類において人気がある。 ラベルのないサンプルの異なるビューの一貫性を確保し、これらのサンプルの効果的な表現を学ぶ。 既存のコントラスト学習法は,mtsデータの摂動に対する時間パターンの保存を目的とした,時間的拡張とコントラスト手法との時間的一貫性の実現に重点を置いている。 しかし、個々のセンサの安定性と相関性を必要とする空間的一貫性を見落としている。 MTSデータは通常、複数のセンサから得られるため、MTSデータに対するコントラスト学習の全体的なパフォーマンスに空間的整合性を確保することが不可欠である。 そこで本稿では,MTSデータ間の空間整合性を考慮したグラフ認識コントラストを提案する。 具体的には,センサの安定性と相関性を保つために,ノードとエッジの強化を含むグラフ拡張を提案し,さらに,ノードレベルとグラフレベルのコントラストとグラフの対比を行い,ロバストなセンサとグローバルレベルの特徴を抽出する。 さらに,センサ毎にデータの時間的一貫性を確保するために,マルチウィンドウの時間的コントラストを導入する。 提案手法が様々なmts分類タスクにおいて最先端の性能を実現することを示す。 コードはhttps://github.com/Frank-Wang-oss/TS-GACで公開されている。

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